毫末智行：做「數(shù)據(jù)智能」的忠實信徒

第一電動大牛作者汽車之心 2021-12-24 15:18

1、毫末智行：做「數(shù)據(jù)智能」的忠實信徒

數(shù)據(jù)是新的「石油」，這在自動駕駛領(lǐng)域尤為如此。如何收集數(shù)據(jù)、存儲數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)，并最終用數(shù)據(jù)來驅(qū)動自動駕駛系統(tǒng)迭代，成為眾多行業(yè)企業(yè)的必修功課。

新晉的中國自動駕駛獨角獸公司毫末智行（HAOMO.AI），將以下觀點奉為圭臬：

「數(shù)據(jù)智能」是自動駕駛的核心，誰能可持續(xù)的低成本且高效獲取有價值數(shù)據(jù)，誰就有機會活到最后勝利的那一天。

那么，「數(shù)據(jù)智能」是什么？

現(xiàn)在的自動駕駛已經(jīng)走過系統(tǒng)原型的搭建階段，走向了規(guī)?；慨a(chǎn)，這個階段，基礎(chǔ)的感知、規(guī)劃、決策、控制等系統(tǒng)模塊已相對成熟，但現(xiàn)在最大的問題就是如何大規(guī)模普及，適應(yīng)不同地區(qū)、環(huán)境、場景的挑戰(zhàn)，以及應(yīng)對各類Corner Cases，最大限度提高系統(tǒng)的泛化能力。

這時候，大規(guī)模的數(shù)據(jù)是必需的，百萬級、千萬級、億級實測和仿真測試里程在很多自動駕駛企業(yè)那里都是家常便飯，如何用好這些數(shù)據(jù)，智能化處理數(shù)據(jù)，且讓有用的數(shù)據(jù)驅(qū)動自動駕駛系統(tǒng)向更智能進化，就是「數(shù)據(jù)智能」。

「數(shù)據(jù)智能」能推動自動駕駛系統(tǒng)從簡單的環(huán)境感知、機器人開車到具備如人類一般復(fù)雜的認知能力以及像人一樣自如地駕駛汽車。這是所有自動駕駛企業(yè)所追求的目標，也是自動駕駛技術(shù)發(fā)展的終極夢想。

毫末智行是「數(shù)據(jù)智能」的忠實信徒，毫末智行 CEO 顧維灝表示：「我們會用數(shù)據(jù)智能的“思想鋼印”，用更低的成本和更快的迭代速度，提供更安全、更好用的產(chǎn)品給用戶。」

甚至還將它寫進了公司的發(fā)展戰(zhàn)略里。毫末奉行「風(fēng)車戰(zhàn)略」。該戰(zhàn)略以「數(shù)據(jù)智能」為核心，驅(qū)動 3 條業(yè)務(wù)線，包括乘用車輔助駕駛產(chǎn)品、低速無人配送車生態(tài)平臺、智能硬件。

3 大業(yè)務(wù)作為 3 個葉片，不斷轉(zhuǎn)動，不斷收集場景數(shù)據(jù)，從而生產(chǎn)出更好的產(chǎn)品，實現(xiàn)正向發(fā)展的飛輪。

而國際上最大的「數(shù)據(jù)智能」支持者，當屬特斯拉。

為實現(xiàn)自動駕駛，特斯拉的基本邏輯是，建立類似于人類的純視覺感知技術(shù)，建立接近于人類算力的計算平臺（車載 FSD 芯片和云端超算平臺），用大量的數(shù)據(jù)訓(xùn)練大腦，使得汽車越來越擅長駕駛——讓汽車具有自我（ego），特斯拉全球幾百萬臺消費級車型，每天都在源源不斷為特斯拉輸送「數(shù)據(jù)石油」。

*毫末智行 CEO 顧維灝在 AI Day 上演講

12 月 23 日，毫末智行學(xué)習(xí)其前輩特斯拉，舉辦了公司首屆 AI Day，推出了號稱是「中國首個數(shù)據(jù)智能體系」的產(chǎn)品——MANA，中文名為「雪湖」。

取義自科幻小說《三體》第二部《黑暗森林》，主人公羅輯在星空、雪山、森林、草地和湖畔之間徜徉思考，直到有一天在湖中尋找到了破解「三體危機」、拯救地球的方法。

「MANA 雪湖」就是毫末智行破解自動駕駛量產(chǎn)落地、大規(guī)模推廣難題的終極武器。

在「MANA 雪湖」推出的同時，毫末智行也準備了充足的資金和人才：最新融到近 10 億人民幣 A 輪融資，估值超 10 億美金成為獨角獸；而且人才體系迅速壯大，已有近 600 人的規(guī)模。

2、「MANA 雪湖」MANA是毫末智行能力進化的核心動力

MANA 到底什么？

其實是毫末智行在自動駕駛系統(tǒng)研發(fā)中以海量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的一整套數(shù)據(jù)處理工具、算法模型、測試驗證系統(tǒng)、仿真模擬工具以及計算硬件等。

MANA 體系包括了 4 個子系統(tǒng)，這 4 個子系統(tǒng)是過去 2 年毫末智行研發(fā)的成果積累，現(xiàn)在這些系統(tǒng)集成起來，形成了一個完整運轉(zhuǎn)的自動駕駛數(shù)據(jù)智能體系。

4 個子系統(tǒng)分別是：

· BASE，包括了數(shù)據(jù)的獲取、傳輸、存儲、計算，以及新的數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)服務(wù)；

· TARS，是一些關(guān)于計算的核心算法原型，用于感知、認知、車端建圖、和驗證的實踐；

· LUCAS，是對算法在應(yīng)用場景上的實踐，包括高性能計算、診斷、驗證、轉(zhuǎn)化等核心能力；

· VENUS，是數(shù)據(jù)可視化系統(tǒng)，包括軟件和算法的執(zhí)行情況，對場景的還原，以及數(shù)據(jù)洞察等能力。

MANA 成為了毫末智行自動駕駛算法迭代的最核心的底層系統(tǒng)，將推動其系統(tǒng)在低成本的狀態(tài)下，高效迭代。

要知道，自動駕駛要應(yīng)對的是紛繁復(fù)雜的現(xiàn)實世界，包括了不一樣的天氣、道路、交通參與者、交通流密度、行駛習(xí)慣，所產(chǎn)生的的數(shù)據(jù)也是規(guī)模大、類型多，這也讓數(shù)據(jù)的收集、儲存、標注、傳輸、計算等的成本非常高。

MANA 系統(tǒng)就是為了降低數(shù)據(jù)應(yīng)用的成本，讓其自動駕駛系統(tǒng)在低能量消耗的情況下維持不斷進化。

MANA 數(shù)據(jù)智能體系到底有哪些核心能力呢？

首先是感知智能。

目前毫末智行使用的核心感知設(shè)備是攝像頭和激光雷達。

在面對攝像頭產(chǎn)生的影像的處理上，毫末的算法主要用于對車道、車道邊緣、交通燈、車輛等的目標識別以及可行駛區(qū)域等的場景識別。

而在面對激光雷達點云的處理上，毫末的算法是先對點云數(shù)據(jù)進行偽二維化處理，然后使用一般圖像的方法來進行 3D Box 的檢測和障礙物檢測。

以上的感知模式是分別識別結(jié)果，然后作結(jié)果融合的方法，這是行業(yè)企業(yè)比較標準的做法上，毫末智行目前也在用。

但是，這樣的感知模式會遇到傳感器目標被截斷而不能有效使用的問題，所以毫末又設(shè)計了更高效的方法，新方法是做影像和點云兩種數(shù)據(jù)的過程融合，具體而言就是通過多模態(tài)融合然后再加入時序的特征，實現(xiàn)多數(shù)據(jù)源的時空融合，更為真實準確的刻畫現(xiàn)實世界，給到自動駕駛系統(tǒng)進行駕駛決策最準確的依據(jù)。

這里不得不提到毫末智行是國內(nèi)首個引入了 Transformer 人工智能深度學(xué)習(xí)模型的自動駕駛公司，這個模型的特點是訓(xùn)練速度快、訓(xùn)練樣本兼容性高、訓(xùn)練規(guī)模大，非常適于在自動駕駛領(lǐng)域應(yīng)用。

當 Transformer 與毫末智行的多數(shù)據(jù)源時空融合結(jié)合在一起時，MANA的感知智能就更為強大。

毫末智行相關(guān)技術(shù)負責人表示，公司現(xiàn)有一個完整的成建制的感知團隊，從模型到數(shù)據(jù)到工程化到后處理的相關(guān)人才都有，百人的規(guī)模，其目標是瞄準 2022 年量產(chǎn)基于小魔盒 3.0 這一代計算平臺（基于高通 Snapdragon Ride）的算法。

除了感知智能，MANA 體系更進一步，強調(diào)認知智能。

因為感知僅僅是從傳感器信號中重建客觀世界，僅僅是車輛看到了什么，是基于規(guī)則的，比如紅燈停、綠燈行。

而認知智能則是要學(xué)習(xí)人類駕駛的靈活模式，在面對不同紅綠燈路口時，會有不一樣的駕駛選擇，比如自動駛?cè)肭败嚿俚能嚨馈?/span>

這樣的認知智能建立在對其他交通參與者行為的理解和超時空的歷史經(jīng)驗上，而不是那種機械式的基于規(guī)則的駕駛。

毫末智行通過 MANA 體系，會對特定場景下的駕駛行為進行研究，比如影響人類駕駛行為的細節(jié)很多，宏觀上包括了天氣情況、道路結(jié)構(gòu)、交通參與者、彼此方位、主車路線、碰撞風(fēng)險和碰撞時距等等。

基于這些研究，毫末智行會從已有的數(shù)據(jù)中挖掘和表達這些屬性，然后再進行聚類和分類，最后找到一個安全、舒適、高效的駕駛解決方案，真正做到像人類司機一樣駕駛，甚至比人類駕駛的選擇更優(yōu)。

是不是理解起來有些困難？舉一個簡單的駕駛場景為例。

跟車啟停是我們開車時最常見的場景，如果我們把這個簡單的場景拆開來看，其實我們有這樣的心理變化：

比如在正常跟車的時候，我們只關(guān)注和前車的車距，并不擔心；

當前車減速時，我們關(guān)注和前車的車距，也關(guān)心減速過程中的體感怎么樣；

當前車剎停的時候，我們關(guān)心剎停后與前車的車距以及剎停時的體感；

當前車起步時，我們會關(guān)注啟動的時機以及起步的體感。

面對這個簡單場景，有些激進的司機制動和加速都很猛，體驗很不好；有些溫和的司機則在啟停的時候平緩一些。

當我們的自動駕駛系統(tǒng)同時學(xué)習(xí)到這兩類人的跟車啟停的駕駛操作后，再生成一種更為優(yōu)秀的駕駛操作，既保證通行效率有兼顧乘坐體感。

在 MANA 體系中，這些在相似場景中不同的駕駛行為都會被數(shù)字化，毫末智行的自動駕駛算法通過不斷的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，能形成面對不同駕駛場景時、做出最合理駕駛操作的能力。

這就是 MANA 認知智能的神奇之處，真正做到像人類駕駛甚至超越人類駕駛，而不是木訥的機器人駕駛。

前文我們已經(jīng)提及 MANA 數(shù)據(jù)智能體系可以幫助自動駕駛的迭代能以低成本、高效率的方式進行。

而要做到低成本、高效率，最核心的還是要歸功于數(shù)據(jù)的自動篩選和標注。

這里就要提到 MANA 體系的另一大能力：自動化數(shù)據(jù)處理。

按照毫末智行的說法，如果 3 年后其自動輔助駕駛系統(tǒng)的裝車量達到100 萬，那么其要收集的數(shù)據(jù)將是海量的。

如果要靠著人工來進行數(shù)據(jù)標注，而且還要保證標注的元素足夠豐富和不錯的精度，那就意味著極高的成本。對于一家創(chuàng)業(yè)公司來說，顯然是不經(jīng)濟和不現(xiàn)實的。

所以毫末智行和做用戶產(chǎn)品一樣，建立了一整套高效的自動化標注系統(tǒng)。毫末智行相關(guān)技術(shù)負責人透露，其大部分車道線都是自動標注完成的。

而且，自動駕駛數(shù)據(jù)也不是越多越好，核心的是要從這些數(shù)據(jù)中找到真正高價值的東西，而不是盲目地去標注和訓(xùn)練。

比如，在MANA 體系中，毫末智行團隊花了大量時間做了一個數(shù)據(jù)篩選系統(tǒng) LUCASView，而且有專門的算法團隊維護。

LUCASView 要做的工作就是自動化地從每天海量的數(shù)據(jù)里找到高價值的那批數(shù)據(jù)，這個降維的比例在幾千級別。

比如今天拿到一個億的數(shù)據(jù)，可能只找出兩萬，其他數(shù)據(jù)當前階段沒有價值。但是這些數(shù)據(jù)會存著，可能下一次又有價值。

找出了有價值的數(shù)據(jù)之后，再進行自動化的數(shù)據(jù)標準，這樣，整體的成本會降低，效率會提高。

類似的數(shù)據(jù)處理自動化能力，在 MANA 體系里還有很多。

除了在現(xiàn)實世界中進行測試，并且推動量產(chǎn)乘用車上路，以此來收集行駛數(shù)據(jù)，毫末智行在自動駕駛算法的驗證方面，也引入了仿真測試系統(tǒng)，對很多的測試場景進行 1:1 的完全還原，形成自動駕駛仿真「元宇宙」，對算法進行快速迭代。

除了感知智能、認知智能、數(shù)據(jù)自動化處理能力、仿真系統(tǒng)，此次毫末智行 AI Day 還宣布，將籌建他們自己的超算中心。

因為智能汽車的發(fā)展，讓人類存儲的數(shù)據(jù)類型發(fā)生了結(jié)構(gòu)性轉(zhuǎn)變，對計算的要求將發(fā)生改變，更看重深度學(xué)習(xí)的計算能力，更看重數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸?，會更看重?shù)據(jù)搬運的效率。

而且，毫末智行現(xiàn)在所使用的 Transformer 深度學(xué)習(xí)大模型會隨著數(shù)據(jù)的增加，消耗越來越多的計算資源。

所以，一個強有力的計算中心不可或缺，其實這與特斯拉自研 Dojo 超算中心是一個目的。

那就是形成更強大的數(shù)據(jù)處理能力，以此來推動自動駕駛算法的高效迭代。

3、毫末智行城市版 NOH 呼之欲出

依靠著「數(shù)據(jù)智能」的驅(qū)動，毫末智行 2021 年已經(jīng)取得了不俗的自動駕駛技術(shù)研發(fā)進展以及量產(chǎn)落地成果。

毫末智行的高速場景導(dǎo)航輔助駕駛系統(tǒng) NOH 在今年 10 月發(fā)布，今年廣州車展已經(jīng)在長城魏牌摩卡上量產(chǎn)上市，成為燃油車具備該類功能的「全球第一車」，比新勢力三強的理想汽車的導(dǎo)航輔助駕駛系統(tǒng)發(fā)布還要早。

而其城市場景的 NOH 也已經(jīng)準備就緒。最近，毫末智行放出了一段城市 NOH 系統(tǒng)測試車一鏡到底行駛的視頻。

這段放出的視頻中，一輛基于長城魏牌車型打造的自動駕駛原型車，在北京順義的公開測試道路，進行了一段 11 公里的路跑，全程用時 34 分鐘，途經(jīng)了 24 個路口、27 個人行橫道、5 個無保護人行橫道、22 個紅綠燈、2 個四岔環(huán)島，行駛環(huán)境很復(fù)雜，而且做到了全程無接管。

這輛測試車進行的操作包括了駛過紅綠燈路口、路口無保護左轉(zhuǎn)、進出環(huán)島路口、避讓路口加塞車輛、避讓調(diào)頭車輛、自動通過待轉(zhuǎn)區(qū)、導(dǎo)航變道、避讓橫穿行人等城市典型場景，表現(xiàn)很是亮眼，讓外界對其的期待值暴增。

根據(jù)毫末智行的規(guī)劃，這套系統(tǒng)將在 2022 年 5 月正式搭載上市，基于高通的自動駕駛計算平臺 Snapdragon Ride 打造的域控制器——小魔盒 3.0，配有兩顆激光雷達、12 顆攝像頭。

按照這個時間節(jié)點，毫末智行的城市級導(dǎo)航輔助駕駛系統(tǒng)很可能比小鵬汽車城市 NGP 的推出還要早。

這也意味著中國輔助駕駛的格局已經(jīng)發(fā)生改變，「長城汽車+毫末智行」這對車企和自動駕駛技術(shù)公司的組合將是不可忽視的重要力量。

在城市版 NOH 系統(tǒng)量產(chǎn)后，毫末智行還將馬不停蹄在 2022 年下半年交付全場景的 NOH 系統(tǒng)，打通高速場景+城市場景+泊車場景的自動駕駛能力，可能會成為中國市場第一家達成該成就的自動駕駛企業(yè)。

2022 年對于毫末智行來說至關(guān)重要。毫末智行董事長張凱表示，毫末智行將在 2022 年打響三場關(guān)鍵且意義重大的戰(zhàn)役，分別是「數(shù)據(jù)智能的王者之戰(zhàn)」、「輔助駕駛的場景決勝之戰(zhàn)」和「末端無人配送解決方案的規(guī)?；畱?zhàn)」。張凱相信，2022 年毫末智行一定會打贏這三場戰(zhàn)役，成為自動駕駛行業(yè)的領(lǐng)軍者。